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2018全球大學AI排名發布,中國高校表現強勢!

人工智能 新聞
近日,麻省理工學院馬薩諸塞校區計算機與信息科學學院教授Emery Berger發布一個全球院校計算機科學領域實力排名的開源項目CSranking更新了。目前,卡耐基梅隆大學(CMU)、麻省理工學院(MIT)與斯坦福大學名列全球前三,清華大學位列第13名,北京大學第30名,上海交通大學此次排行第48名。

本文為你列出基于CSranking計算的CS領域體系與師資方面的全球高校排名。

[導讀] 近日,麻省理工學院馬薩諸塞校區計算機與信息科學學院教授 Emery Berger 發布一個全球院校計算機科學領域實力排名的開源項目 CSranking 更新了。目前,卡耐基梅隆大學(CMU)、麻省理工學院(MIT)與斯坦福大學名列全球前三,清華大學位列第13名,北京大學第30名,上海交通大學此次排行第48名。

  • 排名分數計算依據:不同于 US News 和 World Report 的方法(僅僅基于調查),CSranking 的排名主要依據各個高校在計算機領域的頂級學術會議發表的論文數量,度量了絕大多數院校教員在計算機科學領域的各大頂會所發布的論文數量。這樣能夠幫助人們更好的了解,全球各家大學在計算機科學領域體系與師資方面的實力。
  • 分數計算計算方法:每一篇論文都被精確地計算一次,最后通過計算所有作者的平均值來計算分數。數據所用的論文均來自 DBLP。

排名的區域分為8大類,其中包括:美國、加拿大、美國和加拿大、北美、亞洲、澳大利亞、歐洲、全球。再根據近十年多來(2007-2018)的論文發表對各大學實力進行了排名,數據截止日期為 2018年2月19日

01 論文分為四大方向

  • AI:人工智能、計算機視覺、機器學習與數據采集、自然語言處理、網頁信息檢索。
  • 系統:計算機架構、計算機網絡、計算機安全、數據庫、自動化設計、嵌入式實時系統、高性能計算、移動計算、測量及性能分析、操作系統、編程語言、軟件工程。
  • 理論:算法和復雜性、密碼學、邏輯和驗證。
  • 跨學科領域:計算生物與生物信息學、計算機圖形學、經濟學與計算、人機交互、機器人、可視化。

論文方向/年份、高校分布區域、排名方式可以隨機組合。不同組合得到的結果各不相同。下面,我們一起來詳細的看一下排名:

02 全球高校排名

全球高校排行中,前三名分別是:卡內基梅隆大學(CMU),麻省理工學院、斯坦福大學。綜合全球排名前十位上榜的學校依次為:UC伯克利大學、伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校(UIUC)、康奈爾大學、密歇根大學、華盛頓大學、佐治亞理工大學、加州大學圣迭戈分校。

全球大學排名 Top 20

在上圖的榜單中,可以看到清華大學和哥倫比亞大學、蘇黎世聯邦理工學院并列第13名,北京大學排名第30,上海交通大學排名第48,浙江大學排名第56。

03 全球高校AI實力排名

如果只考慮 AI 部分的排名,排名第一的是卡內基梅隆大學(CMU),清華大學排名第二,康奈爾大學和斯坦福大學并列第3;第5到第10名分別為:北京大學、 佐治亞理工學院、華盛頓大學、加州大學伯克利分校、馬薩諸塞大學安姆斯特分校、麻省理工學院

值得一提的是,清華大學在上一次排行中排第12名,名次整整上升了10名,北京大學這次也排行第5,進入前十排行榜中,浙江大學排名第24,南京大學排名第51。

04 全球高校人工智能排行

近年來,我國諸多人工智能政策相繼推出,并兩次進入政府工作報告,那么中國的人工智能在世界的排名如何呢?我們一起來看看:

在人工智能方面,排名前三的分別為:卡內基梅隆大學、清華大學、牛津大學,第4到第10名的學校分別為:北京大學、香港科技大學、新南威爾士大學、南洋理工大學、阿爾伯塔大學、南京大學、浙江大學。

05 亞洲大學綜合排名

同時,我們還可以選擇查看亞洲大學的排行:

亞洲地區的高校排名中,前三名分別是:清華大學、新加坡國立大學、北京大學。第四到第十名分別為:韓國科學技術院、香港科技大學、上海交通大學、南洋理工大學、東京大學、CUHK。

06 亞洲高校人工智能排名

亞洲高校人工智能排名 Top 10

 

最后,我們再來看看各高校的論文排行,首先來看看綜合排名世界第一的卡內基梅隆大學,CMU 教授計算機科學頂會論文貢獻排名如下:

其中,邢波教授在卡內基梅隆教授計算機科學頂會論文排名高居首位。

清華大學教授計算機科學頂會論文貢獻排名

值得一提的是,Ruslan Salakhutdinov(蘋果機器學習負責人),斯坦福大學的 Christopher D. Manning 教授、李飛飛教授也都在排名表中。

除此之外,你還能查看各高校的文獻發表方向細分圖,如清華大學的文獻發表方向如下:

如果你換一種組合方式,就會看到不同的結果。排名也會發生相應的變化了,在這里就不一一舉例了。感興趣的可以自己去查看。

07 小結

此排名依據各高校發表論文數量,可以從一定程度上看出高校的科研水平,但不能絕對說明該高校計算機領域實力的高低。如果你想繼續在計算機領域深造,這或許也是一種擇校的參考方式。 

同時,這是一個開源項目,如果你覺得有什么需要改進的地方,可以通過 Github 修改。作者也表示,這是他想到的一個初步的排名方式,后期可能也會把論文引用量加入,作為一個評分參考依據。 

 

責任編輯:龐桂玉 來源: 大數據
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